您发布的代码读取整个文件，并在内存中构建文件的副本，将其作为所有文件内容的单个列表，并分为多个元组，每行一个元组。由于您询问如何使用更少的内存，因此您可能只需要一个生成器函数：
def readfile(filepath, delim): with open(filepath, 'r') as f: for line in f: yield tuple(line.split(delim))
但！有一个重大警告！您只能对readfile返回的元组进行一次迭代。
lines_as_tuples = readfile(mydata,','):for linedata in lines_as_tuples: # do something
到目前为止还可以，并且生成器和列表看起来相同。但是，假设您的文件将包含许多浮点数，并且您对该文件的迭代计算出了这些数字的总体平均值。您可以使用“＃做某事”代码来计算总和和数量，然后计算平均值。但是，现在让我们说您想再次进行迭代，这次是从每个值的平均值中找出差异。您可能会想再添加一个for循环：
for linedata in lines_as_tuples: # do another thing # BUT - this loop never does anything because lines_as_tuples has been consumed!
AM！这是生成器和列表之间的很大差异。现在，在代码中，生成器已被完全消耗掉了-但是没有引发任何特殊异常，for循环只是不执行任何操作，然后继续静默运行！
在许多情况下，您将返回的列表仅重复一次，在这种情况下，将readfile转换为生成器就可以了。但是，如果您想要的是一个更持久的列表，您将访问该列表多次，那么仅使用生成器会给您带来问题，因为您只能迭代生成器一次。
我的建议？使readlines成为一个生成器，以便在其自己的世界观中，它仅产生文件的每个增量位，既美观又节省内存。将保留数据的负担放在调用方上-
如果调用方需要多次引用返回的数据，则调用方可以简单地从生成器构建自己的列表-使用Python轻松完成
list(readfile('file.dat',','))。
